> Continue procesverbetering > Debiteuren > Microsoft Dynamics 365 > Datatemplate

Jouw datatemplate voor debiteurenbeheer

Microsoft Dynamics 365

Attributen voor debiteurenbeheer (21) Activiteiten voor debiteurenbeheer (15) Extractiegidsen (2)

Jouw datatemplate voor debiteurenbeheer

Deze template biedt een volledig raamwerk om je invoice-to-cash-proces binnen Microsoft Dynamics 365 in kaart te brengen. De template beschrijft de essentiële datavelden en mijlpalen die je nodig hebt voor een kwalitatief event log voor process mining. Met deze structuur krijg je helder zicht op betalingsvertragingen en maak je je incassoworkflows efficiënter.

Essentiële datavelden voor grootboekanalyse
Standaardmijlpalen voor procesbewaking
Technische extractiehandleiding voor Microsoft Dynamics 365

Nieuw met event logs? Leer hoe je een process mining-event log maakt.

Template downloaden

Attributen voor debiteurenbeheer

Dit zijn de aanbevolen datavelden voor je event log, zodat je de prestaties van je debiteurenbeheer volledig kunt analyseren.

5 Verplicht 8 Aanbevolen 8 Optioneel

	Naam	Beschrijving
	Activiteit Activity	De specifieke gebeurtenis of taak die op de factuur wordt uitgevoerd.
Beschrijving Dit attribuut beschrijft de stap in het proces, zoals Factuur geboekt, Betaling ontvangen of Geschil geopend. In Microsoft Dynamics 365 worden deze waarden vaak afgeleid van het transactietype (TransType) of de specifieke tabel waarin het record is vastgelegd, bijvoorbeeld CustSettlement voor betalingen. Dit attribuut is essentieel voor het visualiseren van de proceskaart. Waarom dit belangrijk is Het bepaalt de knooppunten in de proceskaart en maakt analyse van de processtroom en ontdekking van varianten mogelijk. Waar je het vindt Afgeleid van de TransType-enum of de tabelcontext (CustTrans, CustSettlement enzovoort). Voorbeelden Factuur geboektBetaling ontvangenIncassobrief verzondenRentefactuur geboekt
	Factuurnummer InvoiceNumber	De unieke identificatie van het financiële factuurdocument.
Beschrijving Het factuurnummer is de primaire sleutel voor het volgen van de levenscyclus van een vordering binnen Microsoft Dynamics 365. Het koppelt de oorspronkelijke verkooporder, de geboekte factuur, latere betalingen en alle incassoactiviteiten aan één case. In de analyse dient dit attribuut als case-identificatie om de volledige processtroom te reconstrueren. Waarom dit belangrijk is Het is de basiseenheid voor de analyse van debiteurenbeheer. Hiermee kan de process mining-engine losse gebeurtenissen in één samenhangende case groeperen. Waar je het vindt CustInvoiceJour.InvoiceId of CustTrans.Invoice Voorbeelden INV-2023-001CIV-88921US-004321DE-99120
	Timestamp van gebeurtenis EventTimestamp	De exacte datum en tijd waarop de activiteit plaatsvond.
Beschrijving Dit attribuut registreert het exacte moment waarop een gebeurtenis in het systeem is vastgelegd. Het wordt gebruikt om doorlooptijden tussen activiteiten te berekenen, procesdoorlooptijden te bepalen en gebeurtenissen in de juiste volgorde te zetten. In D365 is dit meestal CreatedDateTime of TransDate, gecombineerd met een tijdcomponent. Waarom dit belangrijk is Timestamps zijn essentieel voor het berekenen van alle tijdgebaseerde KPI's, zoals de factuurcyclustijd en de doorlooptijd tot verzending. Waar je het vindt Meestal de velden CreatedDateTime of TransDate in verschillende tabellen Voorbeelden 2023-10-15T08:30:00Z2023-10-15T14:45:22Z2023-11-01T09:00:00Z
	Bronsysteem SourceSystem	De naam van het systeem waar de data vandaan komt.
Beschrijving Dit attribuut identificeert het bronsysteem van de data. In deze context is dat Microsoft Dynamics 365. Het is nuttig wanneer je data uit meerdere ERP-instanties of externe incassotools combineert in één overzicht. Analisten kunnen processen zo filteren of segmenteren op basis van hun oorspronkelijke omgeving. Waarom dit belangrijk is Het zorgt voor datalineage en traceerbaarheid, vooral in omgevingen met meerdere systemen. Waar je het vindt Hardgecodeerd tijdens de extractie of afgeleid van de connection string Voorbeelden D365 F&O ProdD365 FinanceDynamics AX 2012
	Laatste data-update LastDataUpdate	De timestamp waarop de data is geëxtraheerd of vernieuwd.
Beschrijving Dit attribuut geeft aan wanneer de data voor het laatst uit Microsoft Dynamics 365 is opgehaald. Het helpt gebruikers de actualiteit van de analyse en de geldigheid van de KPI's te beoordelen. Meestal wordt het door de extractietool gegenereerd op het moment van de query. Waarom dit belangrijk is Het geeft context bij datavertraging en helpt gebruikers vertrouwen te houden in de actualiteit van de dashboards. Waar je het vindt Gegenereerd door het ETL- of extractiescript Voorbeelden 2023-11-05T00:00:00Z2023-11-05T12:00:00Z
	Bedrijfscode CompanyCode	De identificatie van de juridische entiteit binnen D365.
Beschrijving Dit attribuut vertegenwoordigt DataAreaId in D365. Het verwijst naar de juridische entiteit of het bedrijf waar de transactie heeft plaatsgevonden. Het is belangrijk voor het filteren van data in omgevingen met meerdere bedrijven. Zo worden factuurnummers die in verschillende bedrijven kunnen overlappen toch als afzonderlijke nummers behandeld. Waarom dit belangrijk is Belangrijk voor unieke identificatie in omgevingen met meerdere entiteiten en voor regionale analyses. Waar je het vindt Veld DataAreaId in alle tabellen Voorbeelden USMFDEMFGBSI
	Bedrijfsonderdeel BusinessUnit	De bedrijfseenheid of divisie die verantwoordelijk is voor de factuur.
Beschrijving Dit attribuut deelt data in volgens de interne organisatiestructuur, zoals de divisie Elektronica of de divisie Services. In D365 is dit vaak een financiële dimensie die aan de transactie is gekoppeld. Het ondersteunt het dashboard voor de doorlooptijd van factuuruitgifte, omdat je bedrijfseenheden met elkaar kunt vergelijken. Waarom dit belangrijk is Hiermee kun je intern benchmarken en bepalen welke divisies het efficiëntst werken. Waar je het vindt Financiële dimensies (DefaultDimension) in CustInvoiceJour Voorbeelden BU-001Sales-NoordServices-Global
	Factuurbedrag InvoiceAmount	De totale geldwaarde van de factuur.
Beschrijving Dit attribuut vertegenwoordigt de financiële waarde van het factuurdocument. Je gebruikt het om de totale blootstelling binnen debiteurenbeheer te berekenen en incasso's met een hoge waarde te prioriteren. Je vindt dit veld meestal in de factuurjournaaltabel. Waarom dit belangrijk is Belangrijk voor analyses van financiële impact en het identificeren van waardevolle bottlenecks. Waar je het vindt CustInvoiceJour.InvoiceAmount Voorbeelden 1500.00250.5010000.00
	Gebruiker User	De gebruikers-ID van de persoon of systeemaccount die de activiteit heeft uitgevoerd.
Beschrijving Dit attribuut identificeert wie de specifieke processtap heeft uitgevoerd. De waarde komt uit de velden CreatedBy of ModifiedBy. Je gebruikt het om resourcegebruik te analyseren, opleidingsbehoeften te identificeren en geautomatiseerde systeemtaken te onderscheiden van handmatige acties van gebruikers. Waarom dit belangrijk is Hiermee kun je de prestaties van bronnen analyseren en het automatiseringspercentage berekenen. Waar je het vindt Veld CreatedBy in transactietabellen Voorbeelden AdministratieJSmithWorkflowAgentBSmith
	Is geautomatiseerd IsAutomated	Indicator die aangeeft of de activiteit door een systeemaccount is uitgevoerd.
Beschrijving Dit attribuut bepaalt of een specifieke stap door een gebruiker of een geautomatiseerde batchtaak is uitgevoerd. Je berekent het door het attribuut User te vergelijken met een lijst bekende systeemaccounts, zoals 'Workflow' en 'Batch'. Het ondersteunt de KPI voor handmatige verwerking. Waarom dit belangrijk is Belangrijk voor het identificeren van automatiseringskansen en het meten van het huidige automatiseringsniveau. Waar je het vindt Afgeleid van de logica van het veld User Voorbeelden truefalse
	Klantgroep CustomerGroup	De classificatie of het segment waartoe de klant behoort.
Beschrijving Dit attribuut deelt klanten in logische groepen in, zoals groothandel, detailhandel of intercompany. Je gebruikt het voor vergelijkende analyses, bijvoorbeeld om te controleren of bepaalde segmenten langere betalingstermijnen of meer geschillen hebben. In D365 is dit het veld CustGroup. Waarom dit belangrijk is Hiermee kun je procesprestaties in verschillende marktsegmenten vergelijken. Waar je het vindt CustTable.CustGroup Voorbeelden GroothandelDetailhandelIntercompanyExport
	Klantrekening CustomerAccount	De unieke identificatie of het rekeningnummer van de klant.
Beschrijving De klantrekening identificeert de specifieke entiteit waaraan wordt gefactureerd. In D365 is dit het veld AccountNum. Door op dit attribuut te groeperen, kun je betaalgedrag, de frequentie van geschillen en vereffeningstijden bij verschillende klanten analyseren. Waarom dit belangrijk is Essentieel om klanten met een hoog risico te identificeren en prestaties per klantsegment te vergelijken. Waar je het vindt CustInvoiceJour.InvoiceAccount of CustTrans.AccountNum Voorbeelden US-001DE-550CUST-9921
	Vervaldatum DueDate	De datum waarop de betaling naar verwachting is ontvangen.
Beschrijving De vervaldatum is de uiterste betaaldatum volgens de betalingsvoorwaarden. Je vergelijkt deze met de werkelijke betaaldatum om tijdige betalingen te meten en days sales outstanding (DSO) te berekenen. Dit is een standaardveld in de klanttransactie. Waarom dit belangrijk is Essentieel voor het berekenen van het percentage tijdige betalingen en het analyseren van achterstallige facturen. Waar je het vindt CustTrans.DueDate Voorbeelden 2023-11-302023-12-15
	Betalingsvoorwaarden PaymentTerms	De code die het afgesproken betalingsschema vastlegt.
Beschrijving Dit attribuut bevat de code die bepaalt wanneer de betaling verschuldigd is, bijvoorbeeld Net30 of Net60. Je gebruikt het om te analyseren of klanten zich aan hun specifieke voorwaarden houden en om te controleren of de vervaldatum correct is berekend. Waarom dit belangrijk is Geeft context bij de vervaldatum en helpt bepalen of de voorwaarden te soepel of te streng zijn. Waar je het vindt CustInvoiceJour.Payment of CustTable.PaymTermId Voorbeelden Net30Net45CODEOM
	Dagen te laat DaysOverdue	Het aantal dagen dat de betaling na de vervaldatum is gedaan.
Beschrijving Deze metriek berekent het verschil tussen de betaaldatum en de vervaldatum. Positieve waarden wijzen op te late betalingen, negatieve waarden op betalingen vóór de vervaldatum. Zo krijg je een gedetailleerder beeld van betaalprestaties dan met eenvoudige ja/nee-indicatoren. Waarom dit belangrijk is Geeft meer diepgang aan de analyse van de KPI voor tijdige betalingen. Waar je het vindt Berekend: PaymentDate - DueDate Voorbeelden 50-230
	Datum voor betalingskorting CashDiscountDate	De datum tot waarop een korting voor vroeg betalen geldig is.
Beschrijving Dit attribuut geeft de uiterste datum aan waarop de klant nog korting voor vroeg betalen kan krijgen. Je vergelijkt deze datum met de betaaldatum om de KPI voor gemiste kortingen te berekenen en de werking van kortingsprikkels te analyseren. Waarom dit belangrijk is Belangrijk voor het dashboard voor optimalisatie van betalingskortingen. Waar je het vindt CustTrans.CashDisc of berekend op basis van CashDiscCode Voorbeelden 2023-11-102023-11-15
	Is creditnota IsCreditMemo	Indicator die aangeeft of het document een creditnota is.
Beschrijving Dit booleaanse attribuut geeft aan of de transactie een aan de klant uitgegeven creditnota vertegenwoordigt. Je gebruikt het om het uitgiftepercentage van creditnota's te berekenen en standaardfacturen uit de herwerkanalyse te filteren. Waarom dit belangrijk is Ondersteunt rechtstreeks het dashboard voor creditnota's en herwerkfrequentie. Waar je het vindt Afgeleid van CustInvoiceJour.InvoiceAmount < 0 of TransType Voorbeelden truefalse
	Is vereffend IsCleared	Indicator die aangeeft of de factuur volledig is betaald.
Beschrijving Dit booleaanse attribuut geeft aan of het saldo van de factuur door betaling of afboeking nul is geworden. Je kunt open en gesloten cases snel filteren om de gemiddelde doorlooptijd van facturen te berekenen. Waarom dit belangrijk is Maakt onderscheid tussen actieve en historische cases. Waar je het vindt Afgeleid van de aanwezigheid van de datum CustTrans.Closed Voorbeelden truefalse
	Reden van geschil DisputeReason	De reden die wordt toegewezen wanneer een case een geschil bevat.
Beschrijving Dit attribuut legt de categorie vast van de reden waarom een factuur wordt betwist, zoals 'Prijsfout' of 'Beschadigde goederen'. Het is belangrijk voor het dashboard van de levenscyclus van geschiloplossing, waarmee je de oorzaken van betalingsvertragingen identificeert. Waarom dit belangrijk is Hiermee kun je de oorzaken analyseren voor de KPI voor doorlooptijd van geschiloplossing. Waar je het vindt CustTrans.ReasonRefRecId of de gerelateerde tabel met incassocases Voorbeelden PrijsverschilBeschadigde goederenOntbrekende inkooporderServicekwaliteit
	Valuta Currency	De valutacode van de factuurtransactie.
Beschrijving Dit attribuut geeft aan in welke valuta de factuur is uitgegeven, bijvoorbeeld USD of EUR. Het is belangrijk om financiële waarden te normaliseren wanneer je verschillende regio's wereldwijd wilt analyseren. Waarom dit belangrijk is Nodig om de verdeling van waarden in systemen met meerdere valuta te begrijpen. Waar je het vindt CustInvoiceJour.CurrencyCode Voorbeelden USDEURGBPJPY
	Verkooporder-ID SalesOrderId	Het referentienummer van de verkooporder die aan de factuur is gekoppeld.
Beschrijving Dit attribuut koppelt de factuur aan de oorspronkelijke verkooporder. Als data uit het Order-to-Cash-proces beschikbaar is, kun je processen overkoepelend analyseren en de oorzaken van factureringsproblemen onderzoeken. Waarom dit belangrijk is Verbindt het factureringsproces met het verkoopproces. Waar je het vindt CustInvoiceJour.SalesId Voorbeelden SO-10022SO-55912

Verplicht Aanbevolen Optioneel

Activiteiten voor debiteurenbeheer

Dit zijn de belangrijkste processtappen en mijlpalen die je in je event log moet vastleggen voor een nauwkeurige ontdekking van je betalingsafwikkelingsflow.

8 Aanbevolen 7 Optioneel

	Activiteit	Beschrijving
	Betalingsherinnering verstuurd	Legt vast dat een formele incassobrief naar de klant is verstuurd. Dit wordt vastgelegd in het Collection Letter Journal.
Waarom dit belangrijk is Dit markeert de start van actieve incassoactiviteiten. Een frequentieanalyse helpt de aanmaningsstrategie te verbeteren en administratieve kosten te verlagen. Waar je het vindt CustCollectionLetterJour-tabel. Legt de datum vast waarop de briefcode voor de specifieke factuurtransactie is geboekt. Vastleggen Gelogd wanneer de transactie in CustCollectionLetterJour is geboekt Eventtype explicit
	Creditnota uitgegeven	Het boeken van een creditnota die het oorspronkelijke factuurbedrag compenseert. Vaak is dit het resultaat van een opgelost geschil of een retour.
Waarom dit belangrijk is Een hoge frequentie wijst op omzetverlies en kwaliteitsproblemen in eerdere processtappen. Dit verschilt van een betaling, omdat het om een niet-contante vereffening gaat. Waar je het vindt CustTrans-tabel waarbij Type 'Credit Note' is, of CustInvoiceJour met een negatieve InvoiceAmount. Vastleggen Gelogd wanneer de transactie in CustTrans is geboekt Eventtype explicit
	Deelbetaling geboekt	De registratie van een betaling die het openstaande factuursaldo niet volledig dekt. Vaak blijft hierdoor een restsaldo over dat moet worden geïnd.
Waarom dit belangrijk is Maakt onderscheid tussen betaling in termijnen en volledige vereffening. Belangrijk voor nauwkeurige cashflowprognoses. Waar je het vindt CustSettlement-tabel die een Payment (CustTrans) koppelt aan de Invoice (CustTrans), waarbij SettlementAmount < InvoiceAmount. Vastleggen Gelogd wanneer transactie X in CustSettlement is uitgevoerd Eventtype explicit
	Factuur geboekt	De eerste registratie van de factuur in het financiële grootboek. Deze activiteit legt het ontstaan van de financiële verplichting vast in de CustInvoiceJour-tabel.
Waarom dit belangrijk is Dit markeert de officiële start van de levenscyclus van debiteuren en het begin van de betalingstermijn. Essentieel voor het berekenen van days sales outstanding (DSO). Waar je het vindt CustInvoiceJour-tabel. Het veld CreatedDateTime of InvoiceDate dient als timestamp. Vastleggen Gelogd wanneer de transactie in CustInvoiceJour is geboekt Eventtype explicit
	Factuur vereffend	De laatste statuswijziging waarbij het factuursaldo nul wordt en de transactie in het systeem als 'Closed' wordt gemarkeerd.
Waarom dit belangrijk is Het absolute einde van de procesinstantie. Wordt gebruikt voor het berekenen van de totale cyclustijd. Waar je het vindt CustTrans.Closed-veld (datum). Deze datum wordt ingevuld wanneer de som van de vereffeningen gelijk is aan het factuurbedrag. Vastleggen Afgeleid uit het datumveld CustTrans.Closed Eventtype inferred
	Factuur verstuurd	De gebeurtenis waarbij de factuur per e-mail, op papier of via EDI naar de klant wordt verstuurd. Dit wordt vaak afgeleid uit een verhoging van de teller 'Printed' of uit logs voor printbeheer.
Waarom dit belangrijk is Vertraging tussen boeken en versturen verkort de effectieve betalingstermijn voor de klant. Daardoor lijken betalingen sneller te laat. Waar je het vindt Afgeleid uit een wijziging van CustInvoiceJour.PrintedOriginals van 0 naar 1, of gevolgd via de PrintJobHeader-tabel als logging is ingeschakeld. Vastleggen Vergelijk het statusveld voor en na de wijziging of gebruik de PrintJobHeader-log Eventtype inferred
	Geschil geopend	Het aanmaken van een case in de module Case Management die aan de factuur is gekoppeld en een meningsverschil met de klant aangeeft. Dit blokkeert reguliere incassoworkflows.
Waarom dit belangrijk is Geschillen zijn een belangrijke oorzaak van late betalingen. Door ze te volgen, ontdek je kwaliteitsproblemen in eerdere processtappen, zoals prijsstelling of levering. Waar je het vindt CaseDetailBase-tabel, waarbij Category verwijst naar Collections/AR en RefRecId naar de factuurcontext verwijst. Vastleggen Gelogd wanneer transactie X in Case Management is uitgevoerd Eventtype explicit
	Volledige betaling ontvangen	Het boeken van een betalingstransactie die het resterende factuursaldo dekt. Dit is de gebeurtenis waarbij cash binnenkomt.
Waarom dit belangrijk is De belangrijkste succesgebeurtenis. Wordt gebruikt om het percentage tijdige betalingen en de effectiviteit van kortingsvoorwaarden te berekenen. Waar je het vindt CustTrans-tabel met Type 'Payment', via CustSettlement gekoppeld aan de factuur, waardoor het saldo nul wordt. Vastleggen Gelogd wanneer de transactie in CustTrans is geboekt en vereffend Eventtype explicit
	Bankafschrift gematcht	De afstemmingsgebeurtenis waarbij de in AR geregistreerde betaling wordt gematcht met een regel op het geïmporteerde bankafschrift.
Waarom dit belangrijk is Bevestigt dat het geld daadwerkelijk op de bank staat. Vertragingen hier wijzen op inefficiënties in de processen voor Cash and Bank Management. Waar je het vindt BankReconciliationLine of gematchte status van BankAccountTrans. Vereist de module Advanced Bank Reconciliation. Vastleggen Gelogd wanneer de transactie in Bank Reconciliation is gematcht Eventtype explicit
	Betaling afgeboekt	Het verklaren van de factuur als oninbaar en verwijderen van het saldo via een afboekingsjournaal. Dit vertegenwoordigt een financieel verlies.
Waarom dit belangrijk is Eindstatus van mislukte incassoprocessen. Essentieel voor het analyseren van het percentage oninbare vorderingen en de effectiviteit van het kredietbeleid. Waar je het vindt CustTrans-tabel waarbij Type 'WriteOff' is, of GeneralJournalEntry die specifiek is gemarkeerd met redenencodes voor afboeking. Vastleggen Gelogd wanneer de transactie is geboekt met het type WriteOff Eventtype explicit
	Betalingsbelofte ontvangen	Een concrete toezegging van een incassomedewerker dat de klant vóór een bepaalde datum betaalt. Dit wordt vastgelegd in de module Collections Management.
Waarom dit belangrijk is Meet de effectiviteit van incassogesprekken. Door deze datum met de werkelijke betaling te vergelijken, zie je hoe betrouwbaar betalingsbeloftes van klanten zijn. Waar je het vindt CustPromiseToPay-tabel. Gekoppeld aan de klanttransactie via TransRecId. Vastleggen Gelogd wanneer het record in CustPromiseToPay is aangemaakt Eventtype explicit
	Geschil in behandeling	Geeft aan dat de case van 'Opened' naar de status 'In Process' is gegaan. Dit vertegenwoordigt de werktijd van het oplossingsteam.
Waarom dit belangrijk is Knelpunten in deze stap verlengen de Cash Conversion Cycle. Zo wordt wachttijd gescheiden van actieve oplostijd. Waar je het vindt Afgeleid uit wijzigingen in het veld CaseDetailBase.Status of records in de CaseLog-tabel die bij de statusovergang horen. Vastleggen Vergelijk het statusveld voor en na de wijziging in CaseDetailBase Eventtype inferred
	Geschil opgelost	Het sluiten van de case, waarna de factuur verder kan naar betaling of krediet. Dit markeert het einde van het subproces voor uitzonderingsafhandeling.
Waarom dit belangrijk is Het verschil tussen de timestamps van openen en oplossen is een belangrijke KPI voor administratieve efficiëntie. Waar je het vindt CaseDetailBase-tabel, waarbij Status verandert in Closed/Resolved. Vastleggen Vergelijk het statusveld voor en na de wijziging in CaseDetailBase Eventtype inferred
	Rentennota aangemaakt	Het aanmaken van een rentennota voor achterstallige betalingen. Dit vertegenwoordigt een financiële boete op de klantrekening.
Waarom dit belangrijk is Dit wijst op ernstige betalingsachterstand. Analyse helpt bepalen of boetes betalingen versnellen of de klantrelatie schaden. Waar je het vindt CustInterestJour-tabel. Deze tabel registreert rentennota's die voor specifieke klanttransacties zijn aangemaakt. Vastleggen Gelogd wanneer de transactie in CustInterestJour is geboekt Eventtype explicit
	Vervaldatum verstreken	Een berekende mijlpaal die aangeeft dat de huidige datum na de vervaldatum van de factuur ligt terwijl de factuur nog openstaat. Hiermee wordt de factuur als achterstallig gemarkeerd.
Waarom dit belangrijk is Belangrijk voor ouderdomsanalyses en het starten van incassoworkflows. Hiermee wordt het proces opgesplitst in reguliere facturering en incassobeheer. Waar je het vindt Berekend door CustInvoiceJour.DueDate te vergelijken met de huidige simulatietijd of de timestamp van de betaling. Vastleggen Afleiden door het veld DueDate met de huidige tijd te vergelijken Eventtype calculated

Aanbevolen Optioneel

Extractiegidsen

Zo haal je je data uit Microsoft Dynamics 365

Stappen

Azure-bronnen configureren: Maak een Azure SQL Database aan als doel voor Bring Your Own Database (BYOD). Controleer of de connection string inloggegevens bevat met lees- en schrijfrechten.
Data Management in D365 configureren: Ga naar System Administration > Workspaces > Data Management. Klik op de tegel 'Configure Entity Export to Database'. Voer de connection string uit de vorige stap in om de externe database te registreren.
Vereiste entiteiten selecteren: Maak een nieuw Export Project aan in de Data Management-werkruimte. Voeg de volgende standaardentiteiten toe: CustInvoiceJournalHeaderEntity, CustTransactionEntity, CustSettlementEntity, CustCollectionLetterJournalHeaderEntity, CaseDetailEntity, CaseAssociationEntity, CustInterestJournalEntity, BankAccountTransEntity en CustPromiseToPayEntity.
Bron aan doel koppelen: Controleer of alle velden goed zijn gekoppeld. Neem vooral RecId en CreatedDateTime op, omdat deze velden belangrijk zijn voor de volgorde van gebeurtenissen.
Eerste export uitvoeren: Voer de exporttaak handmatig uit (Job type: Export) om historische data volledig in de Azure SQL Database te laden. Controleer het uitvoeringsoverzicht om zeker te weten dat alle records goed zijn overgezet.
Incrementele updates plannen: Stel een terugkerende datajob in die het exportproject periodiek uitvoert, bijvoorbeeld elke 4 uur of elke nacht. Gebruik 'Incremental push' om alleen gewijzigde records bij te werken.
Verbinding maken met Azure SQL: Gebruik SQL Server Management Studio (SSMS) of een vergelijkbare tool om verbinding te maken met de BYOD Azure SQL Database.
Transformatiescript uitvoeren: Voer het SQL-script uit het gedeelte Query hieronder uit op de BYOD-tabellen. Dit script voegt de verschillende tabellen samen tot één event log-structuur.
Controleren en extraheren: Controleer de uitvoer op consistentie, zie de validatiestappen. Exporteer de resultatenset naar een CSV- of Parquet-bestand om deze in ProcessMind te laden.

Configuratie

Exportmethode: Bring Your Own Database (BYOD) of Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS).
Verversingsstrategie: Full push voor de eerste lading en Incremental push voor terugkerende updates, zodat de impact op de prestaties beperkt blijft.
Vereiste entiteiten: CustInvoiceJournalHeaderEntity (facturen), CustSettlementEntity (betalingen/clearing), CustCollectionLetterJournalHeaderEntity (herinneringen), CaseDetailEntity (geschillen), BankAccountTransEntity (bankmatching).
Bedrijfsfilter: Pas filters toe op de kolom 'DataAreaId' als de analyse beperkt moet blijven tot specifieke juridische entiteiten.
Datumbereik: Aanbevolen voortschrijdend venster van 12 maanden op basis van 'InvoiceDate' of 'TransDate'.
Wijzigingen bijhouden: Dit moet zijn ingeschakeld op de SQL-tabellen in D365 om incrementele export efficiënt te laten werken.

a Voorbeeldquery sql

/* SQL Transformation Script for D365 BYOD Tables */
/* Target: Azure SQL Database containing exported entities */

WITH InvoiceBasics AS (
    SELECT 
        InvoiceNumber AS InvoiceId,
        InvoiceDate,
        DueDate,
        InvoiceAccount AS CustomerAccount,
        SalesId,
        DataAreaId AS CompanyCode,
        InvoiceAmount,
        Currency
    FROM dbo.CustInvoiceJournalHeaderEntity
    WHERE InvoiceDate >= DATEADD(month, -12, GETDATE())
)

/* 1. Invoice Posted */
SELECT 
    T1.InvoiceId AS InvoiceNumber,
    'Invoice Posted' AS Activity,
    CAST(T1.InvoiceDate AS DATETIME) AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    T1.CustomerAccount,
    NULL AS CustomerGroup,
    T1.InvoiceAmount,
    T1.DueDate,
    NULL AS [User],
    NULL AS BusinessUnit,
    T1.CompanyCode,
    1 AS IsAutomated
FROM InvoiceBasics T1

UNION ALL

/* 2. Invoice Dispatched (Inferred from Document Date as Proxy if Print Log unavailable) */
SELECT 
    T1.InvoiceId,
    'Invoice Dispatched' AS Activity,
    DATEADD(minute, 5, CAST(T1.InvoiceDate AS DATETIME)) AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    T1.CustomerAccount,
    NULL,
    T1.InvoiceAmount,
    T1.DueDate,
    NULL,
    NULL,
    T1.CompanyCode,
    1
FROM InvoiceBasics T1

UNION ALL

/* 3. Due Date Passed (Synthetic Event) */
SELECT 
    T1.InvoiceId,
    'Due Date Passed' AS Activity,
    CAST(T1.DueDate AS DATETIME) AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    T1.CustomerAccount,
    NULL,
    T1.InvoiceAmount,
    T1.DueDate,
    NULL,
    NULL,
    T1.CompanyCode,
    1
FROM InvoiceBasics T1
WHERE GETDATE() > T1.DueDate

UNION ALL

/* 4. Payment Reminder Sent */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Payment Reminder Sent' AS Activity,
    CL.JournalDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Inv.InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    CL.CreatedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CustCollectionLetterJournalHeaderEntity CL
JOIN dbo.CustCollectionLetterLineEntity CLL ON CL.JournalNumber = CLL.JournalNumber AND CL.DataAreaId = CLL.DataAreaId
JOIN InvoiceBasics Inv ON CLL.InvoiceId = Inv.InvoiceId AND CLL.DataAreaId = Inv.CompanyCode

UNION ALL

/* 5. Promise to Pay Received */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Promise to Pay Received' AS Activity,
    PTP.PromiseDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Inv.InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    NULL,
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CustPromiseToPayEntity PTP
JOIN InvoiceBasics Inv ON PTP.Invoice = Inv.InvoiceId AND PTP.DataAreaId = Inv.CompanyCode

UNION ALL

/* 6. Dispute Case Opened */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Dispute Case Opened' AS Activity,
    CD.CreatedDateTime AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Inv.InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    CD.CreatedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CaseDetailEntity CD
JOIN dbo.CaseAssociationEntity CA ON CD.CaseId = CA.CaseId AND CD.DataAreaId = CA.DataAreaId
JOIN InvoiceBasics Inv ON CA.RefRecId = Inv.InvoiceId /* Logic assumes linking via Invoice Number or manual mapping might be needed depending on RefTableId */
WHERE CA.RefEntityName = 'CustInvoiceTable'

UNION ALL

/* 7. Dispute Under Review */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Dispute Under Review' AS Activity,
    CD.ModifiedDateTime AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Inv.InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    CD.ModifiedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CaseDetailEntity CD
JOIN dbo.CaseAssociationEntity CA ON CD.CaseId = CA.CaseId AND CD.DataAreaId = CA.DataAreaId
JOIN InvoiceBasics Inv ON CA.RefRecId = Inv.InvoiceId
WHERE CD.Status = 'InProcess'

UNION ALL

/* 8. Dispute Resolved */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Dispute Resolved' AS Activity,
    CD.ClosedDateTime AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Inv.InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    CD.ModifiedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CaseDetailEntity CD
JOIN dbo.CaseAssociationEntity CA ON CD.CaseId = CA.CaseId AND CD.DataAreaId = CA.DataAreaId
JOIN InvoiceBasics Inv ON CA.RefRecId = Inv.InvoiceId
WHERE CD.Status = 'Closed'

UNION ALL

/* 9. Credit Memo Issued */
SELECT 
    T1.InvoiceId,
    'Credit Memo Issued' AS Activity,
    T1.InvoiceDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    T1.CustomerAccount,
    NULL,
    T1.InvoiceAmount,
    T1.DueDate,
    NULL,
    NULL,
    T1.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CustInvoiceJournalHeaderEntity T1
WHERE T1.InvoiceAmount < 0

UNION ALL

/* 10. Interest Note Generated */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Interest Note Generated' AS Activity,
    IJ.InterestDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Inv.InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    IJ.CreatedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    1
FROM dbo.CustInterestJournalEntity IJ
JOIN InvoiceBasics Inv ON IJ.AccountDisplayValue = Inv.CustomerAccount AND IJ.DataAreaId = Inv.CompanyCode
/* Note: Direct link to specific Invoice ID is often via CustInterestTrans, requiring an additional join */

UNION ALL

/* 11. Partial Payment Posted */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Partial Payment Posted' AS Activity,
    Sett.TransDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Sett.SettleAmountCur AS InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    Sett.CreatedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CustSettlementEntity Sett
JOIN dbo.CustTransactionEntity Trans ON Sett.TransRecId = Trans.RecId
JOIN InvoiceBasics Inv ON Trans.Invoice = Inv.InvoiceId AND Trans.DataAreaId = Inv.CompanyCode
WHERE ABS(Sett.SettleAmountCur) < ABS(Trans.AmountCur) AND Sett.SettleAmountCur <> 0

UNION ALL

/* 12. Full Payment Received */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Full Payment Received' AS Activity,
    Sett.TransDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Sett.SettleAmountCur AS InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    Sett.CreatedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CustSettlementEntity Sett
JOIN dbo.CustTransactionEntity Trans ON Sett.TransRecId = Trans.RecId
JOIN InvoiceBasics Inv ON Trans.Invoice = Inv.InvoiceId AND Trans.DataAreaId = Inv.CompanyCode
WHERE ABS(Sett.SettleAmountCur) >= ABS(Trans.AmountCur)

UNION ALL

/* 13. Bank Statement Matched */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Bank Statement Matched' AS Activity,
    Bank.TransDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Bank.AmountCur AS InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    NULL,
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    1
FROM dbo.BankAccountTransEntity Bank
JOIN dbo.CustSettlementEntity Sett ON Bank.Voucher = Sett.OffsetTransVoucher AND Bank.DataAreaId = Sett.DataAreaId
JOIN dbo.CustTransactionEntity Trans ON Sett.TransRecId = Trans.RecId
JOIN InvoiceBasics Inv ON Trans.Invoice = Inv.InvoiceId

UNION ALL

/* 14. Payment Written Off */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Payment Written Off' AS Activity,
    Trans.TransDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Trans.AmountCur AS InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    Trans.CreatedBy AS [User],
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    0
FROM dbo.CustTransactionEntity Trans
JOIN InvoiceBasics Inv ON Trans.Invoice = Inv.InvoiceId AND Trans.DataAreaId = Inv.CompanyCode
WHERE Trans.TransactionType = 'WriteOff'

UNION ALL

/* 15. Invoice Cleared */
SELECT 
    Inv.InvoiceId,
    'Invoice Cleared' AS Activity,
    Trans.ClosedDate AS EventTimestamp,
    'D365 F&O' AS SourceSystem,
    GETDATE() AS LastDataUpdate,
    Inv.CustomerAccount,
    NULL,
    Inv.InvoiceAmount,
    Inv.DueDate,
    NULL,
    NULL,
    Inv.CompanyCode,
    1
FROM dbo.CustTransactionEntity Trans
JOIN InvoiceBasics Inv ON Trans.Invoice = Inv.InvoiceId AND Trans.DataAreaId = Inv.CompanyCode
WHERE Trans.ClosedDate IS NOT NULL AND Trans.ClosedDate <> '1900-01-01'

Stappen

Vereisten instellen: Controleer of Python 3.x is geïnstalleerd op de machine waarop je het script uitvoert. Installeer de vereiste bibliotheken met pip: pandas, requests en msal, als je de Microsoft Authentication Library gebruikt. Dit script gebruikt voor de eenvoud directe REST.
Azure-appregistratie: Registreer een applicatie in Azure Active Directory (Entra ID) om toegang tot Dynamics 365 te krijgen. Noteer de Client ID, Client Secret en Tenant ID. Zorg dat de app API-machtigingen heeft voor Dynamics ERP (OData).
Het script configureren: Open het meegeleverde Python-script. Werk bovenaan het woordenboek config bij met je D365-URL, Client ID, Client Secret, Tenant ID en de doelcode van het bedrijf (dataAreaId).
Datumbereik bepalen: Pas de variabelen start_date en end_date in het script aan om het extractievenster vast te leggen. Voor incrementele ladingen wordt een voortschrijdend venster van de laatste 90 tot 180 dagen aanbevolen.
Extractie uitvoeren: Voer het script uit. Het meldt zich aan bij Azure AD, haalt een access token op en doorloopt meerdere OData-entiteiten, zoals CustomerInvoices, PaymentJournals en CaseDetails, om data op te halen.
Data verwerken: Het script voert automatisch datatransformaties uit. Zo worden kolommen hernoemd volgens het ProcessMind-schema, worden gebeurtenissen voor 'Due Date Passed' berekend op basis van de systeemdatum en wordt onderscheid gemaakt tussen gedeeltelijke en volledige betalingen op basis van transactiebedragen.
Samenvoegen en sorteren: Het script voegt alle dataframes met activiteiten samen tot één event log en sorteert deze op InvoiceNumber en EventTimestamp.
Exporteren: Het uiteindelijke dataframe wordt geëxporteerd naar een CSV-bestand met de naam AR_Event_Log.csv. Controleer of dit bestand in de map van het script is aangemaakt.
Valideren: Open het CSV-bestand en controleer of de datums de ISO-notatie gebruiken (YYYY-MM-DD HH:MM:SS) en of alle vereiste kolommen zijn ingevuld.
Uploaden: Importeer het gegenereerde CSV-bestand in ProcessMind met de standaardwizard voor het uploaden van bestanden. Koppel de kolommen InvoiceNumber aan Case ID, Activity aan Activity en EventTimestamp aan Timestamp.

Configuratie

Batchgrootte: Het script gebruikt een standaardpaginagrootte, vaak 1.000 records, die door de server wordt bepaald. Het script verwerkt paginering automatisch met de eigenschap @odata.nextLink.
Datumfilters: De OData-parameter $filter beperkt het ophalen van data tot relevante datumbereiken, bijvoorbeeld InvoiceDate ge 2023-01-01T00:00:00Z. Dit verbetert de prestaties aanzienlijk.
Filteren op bedrijf: D365 slaat data van meerdere juridische entiteiten op. Het script filtert op dataAreaId, zodat alleen data van de relevante bedrijfseenheid wordt geëxtraheerd.
Authenticatie: Gebruikt OAuth 2.0 (Client Credentials Flow). Je hebt een geldige Client Secret en App Registration nodig.
Entiteiten selecteren: Gebruikt standaardentiteiten zoals CustomerInvoices, CustomerPaymentJournalLines en CaseDetail. Gebruikt je organisatie aangepaste entiteiten, dan moeten de eindpunten in het woordenboek endpoints worden bijgewerkt.
Berekende gebeurtenissen: Gebeurtenissen zoals 'Due Date Passed' worden tijdens de uitvoering van het script berekend, omdat ze geen specifiek transactielogboek in de database genereren.

a Voorbeeldquery python

import requests
import pandas as pd
import datetime
from datetime import  timedelta
import json

class=class="hl-string">"hl-comment"># === CONFIGURATION ===
config = {
    class="hl-string">"resource": class="hl-string">"https://[YourOrg].operations.dynamics.com",
    class="hl-string">"tenant_id": class="hl-string">"[Your-Tenant-ID]",
    class="hl-string">"client_id": class="hl-string">"[Your-Client-ID]",
    class="hl-string">"client_secret": class="hl-string">"[Your-Client-Secret]",
    class="hl-string">"company_code": class="hl-string">"USMF",  class=class="hl-string">"hl-comment"># Example Company Code
    class="hl-string">"start_date": class="hl-string">"2023-01-01T00:00:00Z"
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># === AUTHENTICATION ===
def get_token(config):
    token_url = fclass="hl-string">"https://login.microsoftonline.com/{config['tenant_id']}/oauth2/token"
    payload = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials',
        class="hl-string">'client_id': config[class="hl-string">'client_id'],
        class="hl-string">'client_secret': config[class="hl-string">'client_secret'],
        class="hl-string">'resource': config[class="hl-string">'resource']
    }
    response = requests.post(token_url, data=payload)
    if response.status_code == 200:
        return response.json().get(class="hl-string">'access_token')
    else:
        raise Exception(fclass="hl-string">"Auth Failed: {response.text}")

class=class="hl-string">"hl-comment"># === ODATA FETCHER ===
def get_odata_data(token, entity_url, filter_str):
    headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {token}', class="hl-string">'Accept': class="hl-string">'application/json'}
    results = []
    next_link = fclass="hl-string">"{config['resource']}/data/{entity_url}?$filter={filter_str}&$format=json"
    
    while next_link:
        print(fclass="hl-string">"Fetching: {next_link}")
        try:
            res = requests.get(next_link, headers=headers)
            if res.status_code != 200:
                print(fclass="hl-string">"Error fetching data: {res.text}")
                break
            data = res.json()
            results.extend(data.get(class="hl-string">'value', []))
            next_link = data.get(class="hl-string">'@odata.nextLink', None)
        except Exception as e:
            print(fclass="hl-string">"Exception: {e}")
            break
    return pd.DataFrame(results)

class=class="hl-string">"hl-comment"># === MAIN EXTRACTION ===
def main():
    token = get_token(config)
    all_events = []
    company_filter = fclass="hl-string">"dataAreaId eq '{config['company_code']}'"
    date_filter = fclass="hl-string">"InvoiceDate ge {config['start_date']}"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. INVOICE BASIC EVENTS (Posted, Dispatched, Credit Memo, Cleared)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Entity: CustomerInvoices (or SalesInvoiceHeaders)
    print(class="hl-string">"Processing Invoices...")
    df_inv = get_odata_data(token, class="hl-string">"CustomerInvoices", fclass="hl-string">"{company_filter} and {date_filter}")
    
    if not df_inv.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Invoice Posted
        posted = df_inv.copy()
        posted[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Invoice Posted'
        posted[class="hl-string">'EventTimestamp'] = posted[class="hl-string">'InvoiceDate']
        all_events.append(posted)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Invoice Dispatched (Assumed same day as posted if not tracked separately)
        dispatched = df_inv.copy()
        dispatched[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Invoice Dispatched'
        dispatched[class="hl-string">'EventTimestamp'] = dispatched[class="hl-string">'InvoiceDate']  class=class="hl-string">"hl-comment"># Often inferred
        all_events.append(dispatched)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Credit Memo Issued
        credit_memos = df_inv[df_inv[class="hl-string">'InvoiceAmount'] < 0].copy()
        credit_memos[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Credit Memo Issued'
        credit_memos[class="hl-string">'EventTimestamp'] = credit_memos[class="hl-string">'InvoiceDate']
        all_events.append(credit_memos)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Invoice Cleared (Closed)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: ClosedDate might need to be cast to datetime
        cleared = df_inv[df_inv[class="hl-string">'ClosedDate'].notnull()].copy()
        if not cleared.empty:
            cleared[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Invoice Cleared'
            cleared[class="hl-string">'EventTimestamp'] = cleared[class="hl-string">'ClosedDate']
            all_events.append(cleared)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Due Date Passed (Calculated)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic: If not closed, and DueDate < Now
        now = datetime.datetime.now()
        overdue = df_inv[(df_inv[class="hl-string">'ClosedDate'].isnull())].copy()
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Convert DueDate to datetime objects for comparison
        overdue[class="hl-string">'DueDate_DT'] = pd.to_datetime(overdue[class="hl-string">'DueDate'])
        overdue = overdue[overdue[class="hl-string">'DueDate_DT'] < now]
        if not overdue.empty:
            overdue[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Due Date Passed'
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Timestamp is the day it became overdue
            overdue[class="hl-string">'EventTimestamp'] = overdue[class="hl-string">'DueDate'] 
            all_events.append(overdue)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. PAYMENTS (Partial, Full, WriteOff)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Entity: CustomerPaymentJournalLines
    print(class="hl-string">"Processing Payments...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: Filter by TransDate usually
    df_pay = get_odata_data(token, class="hl-string">"CustomerPaymentJournalLines", fclass="hl-string">"{company_filter}")
    
    if not df_pay.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Partial vs Full Payment
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic requires comparing payment amount to invoice balance. simplified here based on Amount
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming we join with invoices later, strictly classifying based on available fields
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Here we assume a field class="hl-string">'PaymentStatus' or we treat all as Partial unless marked Settled
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Full Payment
        full_pay = df_pay.copy()
        full_pay[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Full Payment Received'
        full_pay[class="hl-string">'EventTimestamp'] = full_pay[class="hl-string">'TransDate']
        all_events.append(full_pay)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Partial Payment (In a real scenario, this requires logic checking settlement vs invoice total)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Adding a duplicate row for demonstration of structure
        partial_pay = df_pay[df_pay[class="hl-string">'Amount'] < 1000].copy() class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder logic
        partial_pay[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Partial Payment Posted'
        partial_pay[class="hl-string">'EventTimestamp'] = partial_pay[class="hl-string">'TransDate']
        all_events.append(partial_pay)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Payment Written Off
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter by specific Transaction Type or Journal Name
        write_off = df_pay[df_pay[class="hl-string">'JournalName'].str.contains(class="hl-string">'WriteOff', case=False, na=False)].copy()
        write_off[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Payment Written Off'
        write_off[class="hl-string">'EventTimestamp'] = write_off[class="hl-string">'TransDate']
        all_events.append(write_off)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. COLLECTIONS (Reminders, Promise to Pay)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Entity: CollectionLetterJournals
    print(class="hl-string">"Processing Collections...")
    df_col = get_odata_data(token, class="hl-string">"CollectionLetterJournals", fclass="hl-string">"{company_filter}")
    if not df_col.empty:
        reminders = df_col.copy()
        reminders[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Payment Reminder Sent'
        reminders[class="hl-string">'EventTimestamp'] = reminders[class="hl-string">'LetterDate']
        all_events.append(reminders)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Entity: CustomerPromiseToPay
    df_promise = get_odata_data(token, class="hl-string">"CustomerPromiseToPay", fclass="hl-string">"{company_filter}")
    if not df_promise.empty:
        promises = df_promise.copy()
        promises[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Promise to Pay Received'
        promises[class="hl-string">'EventTimestamp'] = promises[class="hl-string">'CreatedDateTime']
        all_events.append(promises)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. DISPUTES (Opened, Review, Resolved)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Entity: CaseDetails (requires filtering for Collections/Dispute category)
    print(class="hl-string">"Processing Disputes...")
    df_case = get_odata_data(token, class="hl-string">"CaseDetails", fclass="hl-string">"{company_filter} and Category eq 'Collections'")
    if not df_case.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Opened
        opened = df_case.copy()
        opened[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Dispute Case Opened'
        opened[class="hl-string">'EventTimestamp'] = opened[class="hl-string">'CreatedDateTime']
        all_events.append(opened)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Under Review (In Process)
        in_process = df_case[df_case[class="hl-string">'Status'] == class="hl-string">'InProcess'].copy()
        in_process[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Dispute Under Review'
        in_process[class="hl-string">'EventTimestamp'] = in_process[class="hl-string">'ModifiedDateTime']
        all_events.append(in_process)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Resolved (Closed)
        resolved = df_case[df_case[class="hl-string">'Status'] == class="hl-string">'Closed'].copy()
        resolved[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Dispute Resolved'
        resolved[class="hl-string">'EventTimestamp'] = resolved[class="hl-string">'ClosedDateTime']
        all_events.append(resolved)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. INTEREST
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Entity: InterestNotes
    print(class="hl-string">"Processing Interest Notes...")
    df_interest = get_odata_data(token, class="hl-string">"InterestNotes", fclass="hl-string">"{company_filter}")
    if not df_interest.empty:
        interest = df_interest.copy()
        interest[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Interest Note Generated'
        interest[class="hl-string">'EventTimestamp'] = interest[class="hl-string">'NoteDate']
        all_events.append(interest)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 6. BANK RECONCILIATION
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Entity: BankReconciliationLines (Placeholder for matching)
    print(class="hl-string">"Processing Bank Reconciliation...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This entity availability varies by version
    df_bank = get_odata_data(token, class="hl-string">"BankReconciliationLines", fclass="hl-string">"{company_filter}")
    if not df_bank.empty:
        matched = df_bank[df_bank[class="hl-string">'Reconciled'] == True].copy()
        matched[class="hl-string">'Activity'] = class="hl-string">'Bank Statement Matched'
        matched[class="hl-string">'EventTimestamp'] = matched[class="hl-string">'TransactionDate']
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Need to join with Invoice via Payment Reference ideally
        class=class="hl-string">"hl-comment"># For this script, we assume InvoiceNumber is present or mapped
        all_events.append(matched)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># === UNIFICATION & EXPORT ===
    if not all_events:
        print(class="hl-string">"No events extracted.")
        return

    final_df = pd.concat(all_events, ignore_index=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Map columns to schema
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: Column names class="hl-string">'InvoiceNumber', class="hl-string">'InvoiceAccount' etc. depend on exact Entity schema
    class=class="hl-string">"hl-comment"># You may need to rename based on your D365 entity fields, e.g., class="hl-string">'InvoiceNum' -> class="hl-string">'InvoiceNumber'
    schema_map = {
        class="hl-string">'InvoiceNumber': class="hl-string">'InvoiceNumber',
        class="hl-string">'InvoiceId': class="hl-string">'InvoiceNumber', class=class="hl-string">"hl-comment"># Alternative common name
        class="hl-string">'InvoiceAccount': class="hl-string">'CustomerAccount',
        class="hl-string">'CustomerAccount': class="hl-string">'CustomerAccount',
        class="hl-string">'InvoiceAmount': class="hl-string">'InvoiceAmount',
        class="hl-string">'Amount': class="hl-string">'InvoiceAmount', class=class="hl-string">"hl-comment"># Fallback for payments
        class="hl-string">'CurrencyCode': class="hl-string">'Currency',
        class="hl-string">'DueDate': class="hl-string">'DueDate',
        class="hl-string">'CreatedBy': class="hl-string">'User',
        class="hl-string">'BusinessUnit': class="hl-string">'BusinessUnit',
        class="hl-string">'DataAreaId': class="hl-string">'CompanyCode'
    }
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Normalize columns
    for col in final_df.columns:
        if col in schema_map:
            final_df.rename(columns={col: schema_map[col]}, inplace=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add constant fields
    final_df[class="hl-string">'SourceSystem'] = class="hl-string">'Microsoft D365'
    final_df[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = datetime.datetime.now().isoformat()
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Select final columns (fill missing with None)
    required_cols = [
        class="hl-string">'InvoiceNumber', class="hl-string">'Activity', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate',
        class="hl-string">'CustomerAccount', class="hl-string">'CustomerGroup', class="hl-string">'InvoiceAmount', class="hl-string">'DueDate', class="hl-string">'User',
        class="hl-string">'BusinessUnit', class="hl-string">'CompanyCode', class="hl-string">'IsAutomated'
    ]
    
    for col in required_cols:
        if col not in final_df.columns:
            final_df[col] = None
            
    output_df = final_df[required_cols]
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Export
    output_df.to_csv(class="hl-string">"AR_Event_Log.csv", index=False)
    print(class="hl-string">"Extraction complete. Saved to AR_Event_Log.csv")

if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    main()

Klaar om aan de slag te gaan?

Begin vandaag met het verbeteren van je financiële bedrijfsvoering met deze datatemplate. Ons team helpt je graag om je Microsoft Dynamics 365-data aan deze vereisten te koppelen.

Terug naar de verbetergids Template downloaden

Optimaliseer je debiteurenbeheer en verbeter nu je cashflow

Sluit je aan bij teams die hun DSO in Microsoft Dynamics 365 met 15 tot 20 dagen verlagen

Start je gratis proefperiode

Geen creditcard nodig, installatie in 5 minuten

Jouw datatemplate voor debiteurenbeheer

Jouw datatemplate voor debiteurenbeheer

Attributen voor debiteurenbeheer

Activiteiten voor debiteurenbeheer

Extractiegidsen

Entiteitsexport van het D365 Data Management Framework

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery sql

Python OData API-extractie voor AR-gebeurtenissen

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery python

Klaar om aan de slag te gaan?

Optimaliseer je debiteurenbeheer en verbeter nu je cashflow

Jouw datatemplate voor debiteurenbeheer

Jouw datatemplate voor debiteurenbeheer

Attributen voor debiteurenbeheer

Activiteiten voor debiteurenbeheer

Extractiegidsen

Entiteitsexport van het D365 Data Management Framework

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery sql

Python OData API-extractie voor AR-gebeurtenissen

Stappen

Configuratie

a Voorbeeldquery python

Klaar om aan de slag te gaan?

Optimaliseer je debiteurenbeheer en verbeter nu je cashflow

We respecteren je privacy